可以用笔记本电脑的gpu编程吗

不可以。

GPU没有可编程性。

现在GPU用于通用计算方面，都要用一个平台将代码转换为GPU能识别的矢量流，这也就是Nvidia的CUDA平台最主要的功能。所以，GPU编程简单来说就是用高级语言编写运算语句，再放进CUDA，扔给GPU计算。

编程是编定程序的中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。

微软的Direct Compute是一种全新GPU计算应用程序接口，运行于现有的CUDA/Stream架构之上（Windows VISTA和Windows 7）。当前的DX10 GPU以及未来DX11 GPU都能够支持Direct Compute。它让开发人员能够利用 GPU的大规模并行计算能力，创造出引人入胜的消费级和专业级计算应用程序。简单的说，Direct Compute就是微软开发的GPGPU通用计算接口，欲统一GPU通用计算标准。

mathematica不是随随便便就调用gpu运算。通过OpenCL或CUDA才能掉用。

除了CUDALink中提供了个别的函数可以直接调用外，其他基本都需要手动写，而你是A卡则需要手动写OpenCL的程序，具体直接去帮助里搜索gpu即可，里面有例子，我不会OpenCL你有心情可以自己研究。

我这里N卡就简单用CUDA的来举几个例子。

快慢还是需要看具体用途具体情况，上面几个是1亿次cos计算，下是面点乘。

另外这里这样直接编译cos逆效果>_>~。。。。。不同方法速度明显不同，不能一概而论。

硬件：gtx760 e31230v3

你想对比cpu和gpu还不如去下载一个AIDA64里面不是有一个专门对比cpu和gpu的计算的功能来着。。

GPU加速，通常被用于加速模拟、计算、图像处理、深度学习等领域。因此，在以下的场景中，模型和数据可以使用GPU进行加速处理：

1 3D建模、渲染和图像处理：许多3D设计工具（如Blender，Maya）和渲染软件（如V-Ray和Arnold）都支持GPU加速，可以在设计和渲染过程中提高效率和速度。

2 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的方法，用于实现诸如图像分类、语音识别和自然语言处理等任务。由于深度学习涉及大量的矩阵运算和神经网络训练，所以GPU加速可以加速这些计算过程，同时提高训练速度和模型的准确性。

3 数值模拟：在许多科学和工程应用中，数值模拟被广泛用于模拟和分析各种物理和数学模型。模拟过程涉及大量的数值计算、线性代数和微积分等计算。通过GPU加速，可以显著提高模拟的速度和效率，并且可以处理大量的数据和计算要求。

总之，在GPU加速广泛应用的场景中，几乎所有需要进行复杂数据处理和计算的模型和数据都可以使用GPU加速。

GPU执行的是简单但计算量大的应用时才有优势，而CPU在计算复杂的数据时有优势。

因此如果某个程序在GPU上的运行速度不如CPU上快，只是应用或程序本身就决定了。

GPU的优势如下：

（1）计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD,

也实在是太慢了。

（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single

Instruction

Multiple

Data)架构，

他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。

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